Python 如何在dataframe中查找字符串中的数字，并使用千位分隔符重新格式化该数字？

我有下面的例子

df = pd.DataFrame({'City': ['Houston', 'Austin', 'Hoover','NY','LA'],
                   'Rules': ['ACH_CM > 28419581.51 and AMT_PM > 30572998.00 and AMT_PPM > 30572998.00 and AMT_CM > 30572998.00'
                             , 'MAA_PM and _AMT_PPM > 30572998.00 and _AMT_PM > 16484703.01 and AMT_CM > 28419581.51'
                             , 'MAA_PM and AMT_CM > 284 and AMT_PM > 30572998.00 and AMT_PPM > 30572998.00 and AMT_PPPM > 30572998.00 and ACH_AMT_PPM > 16484703.01'
                            ,'MAA_CM'
                            ,'_AMT_PPM > 30572.00']},columns=['City', 'Rules'])

期望输出：

City    Rules
Houston ACH_CM > 28,419,581.51 and AMT_PM > 30,572,998.00 and AMT_PPM > 30,572,998.00 and AMT_CM > 30,572,998.00
Austin  MAA_PM and _AMT_PPM > 30,572,998.00 and _AMT_PM > 16,484,703.01 and AMT_CM > 28,419,581.51
Hoover  MAA_PM and AMT_CM > 284 and AMT_PM > 30,572,998.00 and AMT_PPM > 30,572,998.00 and AMT_PPPM > 30,572,998.00 and ACH_AMT_PPM > 16,484,703.01
NY      MAA_CM
LA      AMT_PPM > 30,572.00

我认为我应该使用

“{0:，.0f}”。格式

，但不确定如何应用它。

这可能有用：

if len("%0.f" % floating.number) >= 5:
    print ('do something') 

这应该行得通

def _format(x):
    unformatted = re.findall("\d+\.\d+", df['Rules'].iloc[0])
    formatted = ['{:,}'.format(float(x)) for x in unformatted]
    for i in range(len(unformatted)):
        x = x.replace(unformatted[i], formatted[i])
    return x

df['Rules'] = df['Rules'].map(_format)

试试这个

df['Rules'] = df.Rules.apply(lambda x: re.sub("\d+\.\d+", my_func, x))

其中

my_func

定义如下：

def my_func(matchobj):
    f = float(matchobj.group(0))
    return "{0:,.2f}".format(f)

---

谢谢，但是如果任何给定的行有超过1个浮点数，这将不起作用，例如，在第二行中，这不是拾取此_AMT_PM>16484703.01并将其转换为千分浮点数。我编辑了该示例以添加不包含任何数字的行。我猜您的目的是将逗号作为千分分隔符。所以如果你有2345号，你会期待2345号。谢谢你，这几乎就是我需要的！为了适应和概括我当前的问题，我需要做的唯一修改是将正则表达式修改为：['\d{4，}.\d+']对不起，下面是格式正确的注释：谢谢，这几乎就是我需要的！为了适应和概括我当前的问题，我需要做的唯一修改是将正则表达式修改为：

\d{4，}.\d+

并在lambda中修改为

str（x）

@MartinPetrov，为什么需要修改正则表达式和

str（x）

？我之所以学习，是因为我只想捕获1000及以上的数字，而对于

str（x）

我将其应用于具有数千行的数据帧，如果我没有指定

str（x）

它会将x作为pd.Series读取，并抛出一个错误。